如果我想使用PointNet++做分割任务时，主干网络搭建了四层set-abstraction进行下采样，并且我想在每层的set-abstraction后加入了一层self-attention网络来提高网络的性能，你可以给我提供该self-attention模块的详细代码吗？

好的，以下是一个简单的自注意力模块的代码示例，你可以根据自己的需求进行修改和调整：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, reduction=4):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1)
        self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()
    
    def forward(self, x):
        b, c, n = x.size()
        y = self.avg_pool(x)
        y = self.fc1(y)
        y = self.relu(y)
        y = self.fc2(y)
        y = self.sigmoid(y)
        return x * y.expand_as(x)

在这个模块中，输入序列的通道数为`in_channels`，输出序列的通道数也为`in_channels`，即经过注意力机制处理后的序列的通道数与原始输入序列的通道数相同。在PointNet++的set-abstraction模块中，可以使用这个自注意力模块在每个set-abstraction之后来增强网络的性能。